分布式缓存

缓存雪崩

缓存雪崩，是指在某一个时间段，缓存集中过期失效。

产生雪崩的原因之一，比如在写本文的时候，马上就要到双十二零点，很快就会迎来一波抢购，这波商品时间比较集中的放入了缓存，假设缓存一个小时。那么到了凌晨一点钟的时候，这批商品的缓存就都过期了。而对这批商品的访问查询，都落到了数据库上，对于数据库而言，就会产生周期性的压力波峰。

小编在做电商项目的时候，一般是采取不同分类商品，缓存不同周期。在同一分类中的商品，加上一个随机因子。这样能尽可能分散缓存过期时间，而且，热门类目的商品缓存时间长一些，冷门类目的商品缓存时间短一些，也能节省缓存服务的资源。

其实集中过期，倒不是非常致命，比较致命的缓存雪崩，是缓存服务器某个节点宕机或断网。因为自然形成的缓存雪崩，一定是在某个时间段集中创建缓存，那么那个时候数据库能顶住压力，这个时候，数据库也是可以顶住压力的。无非就是对数据库产生周期性的压力而已。而缓存服务节点的宕机，对数据库服务器造成的压力是不可预知的，很有可能瞬间就把数据库压垮。

缓存雪崩我们可以简单的理解为：由于原有缓存失效，新缓存未到期间所有原本应该访问缓存的请求都 去查询数据库了，而对数据库 CPU 和内存造成巨大压力，严重的会造成数据库宕机。从而形成一系列 连锁反应，造成整个系统崩溃。一般有三种处理办法：

缓存穿透 缓存穿透是指用户查询数据，在数据库没有，自然在缓存中也不会有。这样就导致用户查询的时候，在 缓存中找不到，每次都要去数据库再查询一遍，然后返回空（相当于进行了两次无用的查询）。这样请 求就绕过缓存直接查数据库，这也是经常提的缓存命中率问题。 有很多种方法可以有效地解决缓存穿透问题，最常见的则是采用布隆过滤器，将所有可能存在的数据哈 希到一个足够大的 bitmap 中，一个一定不存在的数据会被这个 bitmap 拦截掉，从而避免了对底层存 储系统的查询压力。另外也有一个更为简单粗暴的方法，如果一个查询返回的数据为空（不管是数据不 存在，还是系统故障），我们仍然把这个空结果进行缓存，但它的过期时间会很短，最长不超过五分钟。 通过这个直接设置的默认值存放到缓存，这样第二次到缓冲中获取就有值了，而不会继续访问数据库。

缓存预热 缓存预热就是系统上线后，将相关的缓存数据直接加载到缓存系统。这样就可以避免在用户请求的时候， 先查询数据库，然后再将数据缓存的问题！用户直接查询事先被预热的缓存数据！

缓存更新 缓存更新除了缓存服务器自带的缓存失效策略之外（Redis 默认的有 6 中策略可供选择），我们还可以 根据具体的业务需求进行自定义的缓存淘汰，常见的策略有两种： （1）定时去清理过期的缓存； （2）当有用户请求过来时，再判断这个请求所用到的缓存是否过期，过期的话就去底层系统得到新数 据并更新缓存。

缓存降级 当访问量剧增、服务出现问题（如响应时间慢或不响应）或非核心服务影响到核心流程的性能时，仍然 需要保证服务还是可用的，即使是有损服务。系统可以根据一些关键数据进行自动降级，也可以配置开 关实现人工降级。降级的最终目的是保证核心服务可用，即使是有损的。而且有些服务是无法降级的 （如加入购物车、结算）。

缓存击穿

缓存击穿，是指一个key非常热点，在不停的扛着大并发，大并发集中对这一个点进行访问，当这个key在失效的瞬间，持续的大并发就穿破缓存，直接请求数据库，就像在一个屏障上凿开了一个洞。

小编在做电商项目的时候，把这货就成为“爆款”。

其实，大多数情况下这种爆款很难对数据库服务器造成压垮性的压力。达到这个级别的公司没有几家的。所以，务实主义的小编，对主打商品都是早早的做好了准备，让缓存永不过期。即便某些商品自己发酵成了爆款，也是直接设为永不过期就好了。

大道至简，mutex key互斥锁真心用不上。